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browser-mcp

browser-mcp

ローカル
github.com/djydeブラウザ自動化8382 週間前に更新

browser-mcp について

browser-mcp は、ブラウザー拡張機能と MCP サーバーを組み合わせたプロジェクトで、MCP クライアントから利用中のブラウザーを操作できるようにします。LLM に Web ページの内容を読ませたり、表示を変更させたりしたい利用者に向いています。ライセンスは AGPL-3.0-or-later です。

主な機能

  1. 01現在のページの内容を Markdown で取得
  2. 02現在のページへの CSS スタイルの追加
  3. 03ブラウザーの閲覧履歴の検索

活用シーン

  1. 01開いているページの要約を LLM に依頼する
  2. 02現在のページをダークモードに切り替える
  3. 03キーワードで過去に閲覧したページを探す

MCP 対応

本プロジェクトは、ページ読み取り、スタイル追加、履歴検索をツールとして MCP クライアントに提供する MCP サーバーを含みます。npx で起動するサーバー設定を通じてクライアントに接続し、ブラウザー拡張機能と連携して動作します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"browser": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@djyde/mcp-browser"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @djyde/mcp-browser

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@djyde/mcp-browser

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

browser-mcp

使用中のブラウザーを操作できるブラウザー拡張機能と MCP サーバーです。

mcp

jkXeswNy@2x

使用方法

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@djyde/mcp-browser@latest"
      ]
    }
  }
}

ツール

利用可能なツールはすべて server/src/tools.ts に記載されています。

get_current_page_markdown

現在ブラウザーで表示しているページの Markdown を取得します。

例:

Summarize the current page.
append_style

現在ブラウザーで表示しているページに CSS スタイルを追加します。

例:

Change the current page to dark mode.
history_search

ブラウザーの履歴を検索します。

例:

Search the browser history for "github".

ロードマップ

  • 拡張機能ストアに拡張機能を公開します。
  • ドキュメントを作成します。
  • ツールを追加します。

ビルド

pnpm i
拡張機能
cd extension

# chrome
npm run build

# edge
npm run build:edge

# firefox
npm run build:firefox

ビルド後、拡張機能は extension/.output ディレクトリに配置されます。

サーバー

cd server

# dev
npm run dev

# build
npm run build

server/dist/cli.js は MCP サーバーのエントリーポイントです。

コントリビューション

新しいツールを追加する
  1. server/src/tools.ts の tools 配列にツールのスキーマを追加します。
  2. extension/calls.ts に拡張機能から呼び出し可能なハンドラーを追加します。
  3. server/src/tools.ts にツールハンドラーを追加します。call 関数を使用して拡張機能のハンドラーを呼び出します。

ライセンス

AGPL-3.0-or-later

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。